EM算法之GMM聚類
以下為GMM聚類程序 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=pd.read_csv('Fremont.csv',index_col='Date ...
原文：SparkMLlib-----GMM算法
Gaussian Mixture Model GMM 是一個很流行的聚類算法。它與K Means的很像，但是K Means的計算結果是算出每個數據點所屬的簇，而GMM是計算出這些數據點分配到各個類別的概率。與K Means對比K Means存在一些缺點，比如K Means的聚類結果易受樣本中的一些極值點影響。此外GMM的計算結果由於是得出一個概率，得出一個概率包含的信息量要比簡單的一個結果多，對 ...
2017-07-21 11:17 0 1162 推薦指數：
相關推薦
GMM算法的matlab程序
GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序（初步）”這篇文章中已經用matlab程序對iris數據庫進行簡單的實現，下面的程序最終的目的是求准確度。 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris數據庫 ...
GMM的EM算法實現
在 聚類算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我們給出了GMM算法的基本模型與似然函數，在EM算法原理中對EM算法的實現與收斂性證明進行了具體說明。本文主要針對怎樣用EM算法在混合高斯模型下進行聚類進行代碼上的分析說明 ...
GMM及EM算法
GMM及EM算法 標簽（空格分隔）： 機器學習 前言： EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計； GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型，是一種多個 ...
SparkMLlib分類算法之邏輯回歸算法
SparkMLlib分類算法之邏輯回歸算法 （一），邏輯回歸算法的概念（參考網址：http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836） 邏輯回歸與線性回歸類似，但它不屬於回歸分析家族（主要為二分類），而屬於分類家族 ...
EM算法與GMM
EM算法與GMM Hongliang He 2014年4月 hehongliang168168@126.com 注：本文主要參考Andrew Ng的Lecture notes 8，並結合自己的理解和擴展完成。 GMM簡介 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型 ...
SparkMLlib分類算法之支持向量機
SparkMLlib分類算法之支持向量機 （一），概念 支持向量機(support vector machine)是一種分類算法，通過尋求結構化風險最小來提高學習機泛化能力，實現經驗風險和置信范圍的最小化，從而達到在統計樣本量較少的情況下，亦能獲得良好統計規律的目的。通俗來講，它是一種二類 ...
SparkMLlib分類算法之決策樹學習
SparkMLlib分類算法之決策樹學習 （一） 決策樹的基本概念 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成 ...